Mums jau ir bijis savs pirmie kontakti ar jauno iPhone 11 un iPhone 11 Pro , un mēs jau esam spējuši pārbaudīt, kā daži abstraktie jēdzieni, ko Apple mums paskaidroja 10. septembra pamatnostādnēs, sāk ienākt mūsu ikdienas dzīvē, mums to neapzinoties. 'Vārdi' līdzīgi Mašīnmācība Y Deep Fusion Tie ir jēdzieni, kurus mūsdienās esam noguruši dzirdēt, bet kurus mēs joprojām pilnībā nesaprotam, jo esam palikuši pie jēdziena virsmas. Ja jūs interesē šī tēma, šajā ierakstā mēs par to visu iedziļināsimies nedaudz vairāk.
Kas ir mašīnmācīšanās un kāpēc Apple ieviesa jauninājumus ar A13 Bionic mikroshēmu
Ja mēs paliekam pie vārda pamata un tikai tā tulkojuma, mēs to varētu teikt Mašīnmācība (ML) ir tikai mašīnmācīšanās, un es saku tikai tāpēc, ka daudzi lietotāji paliek šajā slānī, kaut kas tumšs un aizliegts, kas atstāj iespaidu, to dzirdot. Patiešām, nopelns nav mūsu iPhone šodienas milzīgajā kapacitātē, lai veiktu milzīgus un sarežģītus aprēķinus laikā, ko ir gandrīz neiespējami aprēķināt. Patiesie nopelni ir gudrajos izstrādātājos un to komandu kapacitātē, kuras pārvalda lielu datu apjomu, kas nepieciešams šīs tehnoloģijas darbībai, kas kopumā darbojas līdzīgi kā Big Data.
Jebkurš labs programmētājs cenšas iemācīt mašīnu tā, lai tā vienmēr vislabākajā veidā atrisinātu problēmu, bet, kad nepieciešamie dati un aprēķini dažkārt mēdz sasniegt bezgalību, ir jāizmanto cita stratēģija un kas labāks par mašīna pieļauj kļūdas un mācās pati . Šim nolūkam tie ir izgatavoti heiristiski lēmumi, kuru mērķis ir nodrošināt programmatūrai spēju pieņemt lēmumus, izmantojot intuīciju . Tas ir kaut kas līdzīgs pretvīrusu heiristiskajai meklēšanai, iespējams, ka failā ir anomālijas, kas nozīmē, ka, lai gan tas nešķiet inficēts fails salīdzinājumā ar citu inficētu, tas liek mūsu pretvīrusu programmatūrai domāt, ka tas varētu būt, un saglabā to karantīnā. Īsumā, mēs mācām programmatūrai pašai izlemt , un, lai gan sākotnēji tas ir neregulārs, statistika liecina, ka pamazām tā būs gandrīz tikpat efektīva, kā cilvēks spēj pieņemt lēmumus.
Mašīnmācīšanās algoritmi ir izstrādāti tā, lai ar mazākiem resursiem tiek apstrādāti lieli datu apjomi, un iemācieties kaut ko līdzīgu tam, kā WOPR mašīna darbojas filmā Kara spēles.
Lai to pateiktu, ir svarīgi saprast šo jēdzienu Apple ir ieviesis jauninājumus ar jauno iPhone 11 . Viņš ir ieviesis jauninājumus mākslīgā intelekta ieviešanā fotogrāfijā. Kāds varētu teikt, ka Apple nav pirmais uzņēmums, kas ieviesis ML savā fotoapstrādē, un mēs tam piekrītam, taču tas ir pirmais, kas to ieviesis tā, kā to ir darījis, strādājot ar lielu skaitu fotogrāfiju reāllaikā, pirms un pēc slēdža nospiešanas. No tā visa izriet, ka bija nepieciešams ieviest milzīgu procesoru A13 Bionic , kas spēj tos izturēt bezgalīgi aprēķini un minimālā laika sprīdī . Šī iemesla dēļ, nevis citu neskaidru iemeslu dēļ, iPhone XS nevarēs darboties nakts režīmā, jo tā A12 Bionic procesoram nav darbības līmeņa.
Kā vienmēr, 10. septembra pamatnostādnē Apple kļūdījās pieticībā un plaši nepaskaidroja, kā darbojas zvērīgais A13 Bionic procesors. Jaudīgs procesors pats par sevi nedod ierīcei pievienoto vērtību, kā arī lieliski algoritmi, ja nav rupja spēka, lai to pārvietotu. Bet kā vienmēr, un šeit mums ir pierādījums, Apple ir izdevies perfekti sapludināt aparatūru ar savu programmatūru . Tādu procesoru kā Apple radītais nevajadzētu pārdot par to darbību skaitu, ko tas spēj veikt, bet gan par to, kā tas integrējas ar programmatūru, kas tam jāpārvieto. Kārtējo reizi tiek demonstrēta absolūtā firmas meistarība no nokostā ābola aparatūras un programmatūras saplūšanā.
Tāpēc mēs uzskatām, ka varam to vēlreiz skaļi pateikt Apple ieviesa jauninājumus savā darbībā , izgudrojot algoritmus, kurus parastiem procesoriem nav iespējams izpildīt. Pielāgota jauna procesora projektēšana, lai atbalstītu šos aprēķinu ātrumus, ir vienkārši inženierijas meistarība.
